1. となりのデータ分析屋さん
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りょっち

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00:04
チャットGPTに大学の授業プランを破壊された男佐々木亮が送る。大学のデータサイエンス授業はこうやる。やられたよ。技術革新が早すぎる。
教師泣かせですね。本当に使い回させてくれ。講義資料を使い回させてくれ。学生もそれを願ってるんですけどね。課題は同じものを出してくれって。
本当にね。学生と先生が今ルーズルーズな状態になっているのは、チャットGPTのせいだと。
まあでも半分冗談で半分本当みたいな話ではあるんだけど、とにかく俺が大学で持っているデータサイエンス、データサイエンティストになるにはこうだみたいなデータサイエンスの授業に関するお話を今日はちょっとしていこうかなと思ってて
第3回で話したけど、そこから3ヶ月経て僕もいろんな経験をした上で、大学の授業でデータサイエンスを教えるがめちゃめちゃ大事だっていうところに気づいた再確認と
そこでアップデートされたデータサイエンスの重要性に関する話を今日はちょっとしていこうかなと思っております。
三ヶ月が長いようであっという間でしたね。
第3回聞いてなくても全然楽しめるような内容になっているし、3回からのちょっと差みたいなところも楽しんでもらえるとより面白いんじゃないかなと思うので、ぜひ最後まで楽しんでください。
隣のデータ分析屋さん
この番組は隣の席に知らないことを気軽に聞けるデータ分析屋さんがいたらいいなぁをかなえるポッドキャストチャンネルです。
データアナリストのりょっちです。データサイエンティストのたっちゃんです。
今回は大学でデータサイエンティストを育てるとはどういうことやっていうところの第2弾をお話ししていきたいと思います。
あれから2ヶ月ぐらい経ったんじゃないですか?
経った経った。背景話しとくと、僕が中央大学っていうところでデータサイエンスの授業を持たせてもらってる。
で、それの授業のシラバスとかを作るのがどれだけ大変かみたいな。
どういうところを勉強してもらいたくてシラバス作ってるんだみたいな話をして。
03:02
っていうのがこの隣のデータ分析屋さんの第3回かな。
そこから僕らもちゃんと毎週ポッドキャストを更新して、もう18回ですか?
いや来ましたね。
すごいね。ちゃんと続いてるね。
最初大変でしたけどどうにか追いついて頑張ってるつもりです。
でもね多分他のポッドキャストとか始めた人に比べたら結構聞いてもらってる方なんじゃないかなと思うね。
俺がずっと一人でポッドキャストを毎日毎日更新して、このポッドキャスト更新される頃に多分1000エピソードいくね。
おお素晴らしい。
1000は毎日更新みたいな状態までいくんだけど、それでいろんなポッドキャストやってる人とか会うし、
数字とかいろいろ聞くけど、初めて3ヶ月とかの番組だったら結構聞かれてる方なんじゃないかなっていうありがたいことに。
ありがたいっすね。
全然分かってないもんね、たっちゃんこの数字がどれぐらいなのか問題。
全然分かってないっすよ。
本当に分かってない。
データのポッドキャストやってるから数字はちゃんと見てるわけなんだけど、お互いね。
これが良いのか悪いのかが分かんないですよね。
そこはね俺が頑張ってね、俺の役割だからね。
第3回の時にそんなことをやって、そっからもう授業もほぼ最終を迎えようとしている段階なわけですよ。
そっか、6月だから大学の授業って夏休みに向けて過強ですね。
そもそも受講者数、前回撮った時ってまだ履修完了してないタイミングなんだよね。
履修する時に参考資料程度に聞いてねみたいな感じでポッドキャストも作ってみたりしてやったんだけど、
どれくらいちゃんと授業出てるか分かんないんだけど、履修者の名簿の数、1500だった。
すげー多いじゃないですか。やばいよね。1500人に向けて授業作ってるってことですよね。
怖いよ。本当にそんなつもりじゃなかったからさ。去年そんなじゃなかったの。
去年も1年間その授業を持たせてもらってて、前期と後期でどっち撮ってもいいよみたいな感じでやってたんだけど、
びっくりした。この集計用のCSVというかExcelのファイルみたいなのがあるんだけど、
06:04
俺Macユーザーコマンド押して下矢印ペチンって押したら一番下までドゥインって飛ぶじゃん。Excelのショートカットキーで。
そうしたら1500ってなって。
すごいな。それだけデータ分析とかに興味ある学生が今めちゃめちゃいるってことですよね。
そう、それがねびっくりした。何に興味持ってるんだろうっていうのは、いまだにやっぱちょっと半信半疑というか、まだ明確には分からないんだけど、
まあでもやっぱそれこそ前回のエピソードでDXの話をしたけど、多分DXって言葉をまずめちゃめちゃ聞くっていうのとか、
あとはもうその授業を開講するってなった時はチャットGPTとかも結構な猛威を振るっていたというか。
流行りだしたタイミングですよね今年の春だから。
うん、そんぐらいそんぐらい。
待って地震きた。
ほんとだ。
うわ、大丈夫だ。
え、そんな遠くだっけ俺ら家。今全然違うタイミングで揺れたよね。
S派とP派の問題?
出た。
どっちが最初か分かんないけど。
あれ謎だよね。S派ってセカンダリのSでしょ。
Pはプライマリー?
プライマリーなんだけど、セカンダリが先に来るんだよ。
それあれですよ、波の違いですよね確か。
あ、そうそうそうそう。
めっちゃ物理。
いいよこれこのまま流しても。
オッケー。
だから多分めちゃめちゃ注目度が高くなってるんだろうなっていう、その受講者数からね。
で、だから去年とかはさ、レポート課題とか出してたの。
無理じゃんもう。
大学授業あるあるのレポートですよね。1500人は見れないわ。
ヤバいよね。1500人の授業でレポート出したらさ、もう落胆って言ってるようなもんじゃん。
間違いない。
いやもうそうじゃなくても1500人も集まってる時点で落胆だと思われてるんだろうなってちょっと尺な部分もあるとして。
まあでもそういう状態になってるわけですよ今。
すごいですね。言い換えたら人気の授業ってことですからね。
超人気の授業だよね。池上明だよ池上明。
もう。
そうなの?
一回、あ、だからそうオンラインでやる授業だから、
受講制限みたいのがないんだよね。行動の大きさとか決まってないから。
そうってなってるんだけど、俺がね大学1年ぐらいの頃かな。東京工業大学あるじゃん。東高大。
09:06
東高大。大岡山にあるやつ。
あのクソダサい名前に変わる学校。
名前変わるんすかあそこ。
そうだよ。イカシカ大と合併したんだよ。
知らない。
で、なんだっけな。東京未来、未来大学じゃねえ。科学大学みたいな。
あ、え、そうなんだ。
うわ、え、東高大ってなんかある意味一つブランドというか、ちょっと強みありますよね東高大って。
あるよ。超すげえっていうなって。
そうなんだよ。
そうなんだよ。
ある意味一つブランドというか、ちょっと強みありますよね東高大って。
あるよ。超すげえっていうなってんのに。なってんのにって別にイカシカもそもそもすごいんだけど。
東高大にないところとイカシカにないところの、でも両方とも理系の超先端大学みたいな感じだから、くっつけて日本最強の科学大学を作るみたいな。
なるほどね。
なんかキングムーミン作るみたいなさ。
というので、東京科学大学っていうのができるんだよ。
で、全然その話は関係なくて、大学俺が1年の時だから、2012年か。
2012年の時に池上明超人気だったの。
テレビで出てくる。
3つけろよって話ではあるんだけど、知らない人だし。
ってなってて、で、東高大で授業を持つっていうのが決まった時の倍率がマジでえげつなくて。
友達から聞いた話で。だからもう潜りにも行けない。
そっかそっか。
それでだから、理習の時超抽選。めちゃめちゃ高倍率の抽選とかになって、選ばれたやつだけ行動入れるみたいな感じなんだけど。
で、多分だけど1500人も入る行動はやっぱなかなかないじゃん。
ないっすね。
東京ドームじゃん、もうそんな。
いや違う、全然違う。全然違う。市民文化ホールみたいなところに入るんですよ。
で、だからそんぐらい入っていくわけだよね。
まあ大学の授業としては超入ってますよね。
すごいと思う。1学部ぐらい。
そもそもデータ授業っていうのがめちゃめちゃ広がるからって言って、中央大学にデータサイエンスセンターっていうのができて。
俺らが大学にいる頃かな。で、そこからの派生で今は全学部の学生が受けられる共通の授業のエントリーモデルみたいな感じ。
で、俺が持ってる授業がある。
からちょっとベーシックなパイソンをちょっと勉強したりとか、あとはちょっとSQLっていうデータ分析には割と必要な技術を勉強したりとか、あとはExcelでちょっと集計してみたりだとか。
12:15
っていうのがあって、で、それの授業を守ってると。
なんかAIも作ってみるんですよね。
そうそうそうそう。まさに全14回あるうちの10回まで、11回までかな。
は、そのデータ分析をするための技術を身につけるみたいな感じで、Excelで数値計算してみたりとか、さっき言ったみたいにSQLでデータベースの処理をしてみたりだとか。
で、あとはちょっとパイソンの使い方を学んで、っていうところを俺と違う先生がやるの。
竹石先生っていうめっちゃ偉い人。
というので、竹石先生がそこまで教えてくれて、そこからバトンタッチする形で俺が最後の3回を教える。
で、それでそこではAIで感情分析をしてみるっていう話だとか、
あとはそもそもこのポッドキャストの一番最初に話したようなところとか、
1,2,3ぐらいで話したような内容のデータサイエンティストとはみたいな話とかっていうのをするプラスで、
今流行りというか今後絶対スタンダードになるWeb3の中でもブロックチェーンの分析、オンチェーン分析ってやつだね。
っていうのを教える3回を俺が開講する。
というので、今のデータサイエンティストに必要な超ベーシックなところと、
プラスでちょっと未来っぽいデータアナリストの生き方、データサイエンティストの生き方みたいなところもまとめての1個の授業みたいな。
だから1,500人もいるからさ。
で、あとびっくりしたのが英語の授業もしなきゃいけない。
そうなんだ。
もう英語できないとか言ってらんないよっていうスタンスというよりは、
英語で受けたい学生も一定いるぐらいデータ分析に興味持つ人たくさんいるから、英語でも構えておきましょうみたいな。
じゃあ同じ授業を日本語でも作るし、英語でも作るしで配信するんだ。
そうなんです。
すごい時代だな。
ね、ほんとだよね。
15:00
ただ、ちゃんと伝わるようにみたいなところがあるから、別にその場で英語だけバーって喋れって言われたら多分できなくはないと思うんだけど、
テキストとかにちゃんと資料として残さなきゃいけないから、ちゃんと翻訳担当の人も別についてくれてるみたいな状態なのね。
手厚。
っていうので進んでいってて、
いやでもね、だからこっから俺の授業が始まるわけよ。
ラスト3回。
ラスト3回。
最近色々そういう、もちろん仕事でデータ分析もめちゃめちゃやるし、
あと盛り込んでいこうと思ってたブロックチェーンの分析のやつが、
俺この間登壇しに行くって話したじゃん、ポッドキャストで。
言ってましたね、ディサイ東京。
そうそうそうそう。
あれで、俺とたっちゃんがずっとやってたオンチェーン分析で色々できるよみたいな話も、
オーバービューみたいなやつを話しに行って、
そうしたら結構興味持ってくれる人いて、
それはなんか、しかも面白いのが、
あ、こんなことできるんだっていう驚きじゃないのよ、みんな。
なんでみんな興味持ってくれたかっていうと、その話終わった後にね、
できるのは分かってるんだけど、
ちゃんとやってる人初めて見たっていう興味の持ち方なの。
へー、それ何をやってる?
オンチェーンの分析を。
あ、そうなんだ。
ブロックチェーンっていう技術は、もうあんま目新しいものではなくて、
世の中のNFTとか、ビットコインとか、色んなもので散々聞いたし、
色んな人が解説してくれてるから、大体分かると。
ってなってきた中で、全部そこにデータのログ残るんだったら、
データ分析したら何でも分かるじゃん。
みんな頭の片隅では思ってるらしくて。
ある程度Web3とかブロックチェーンとかそういうものに興味を持ってる人って。
そうだよね。
けど、あんまそこら辺をちゃんと分析できるとか、
分析やったらこういう結果得られるよみたいなのを、
説明してくれる人もあんま見たことなかったし、
そもそもそういう事例ちゃんと出てるんだっていうところも初めて知るみたいな。
っていう状態での話終わった後の興味の持たれ方なのね。
めっちゃいいっすね。注目度高いってことだ。
そう、だからそれを大学の授業に入れたのはまず、
18:02
マジでよくやった3月2月の俺と思って。
うんうんうん、確かにね。
けど俺らもちょっと海外の情報はめちゃめちゃ揃ってたりするじゃん。
調べたらなんとなく出てくるし。
ってなるけど、何かいつか需要出るだろうと思ってやってたじゃん俺ら。
そうね。
し、そのデータ分析をやってない人たちは、
もっと何も知らない状態で構えてると思ってたから、
まずそこが結構違った最近感覚としては。
だから今のタイミングで大学生に教えるWeb3というか、
ブロックチェーンの分析をすることが、
この先の未来の社会の出来方というか、
データ分析、データアナリスト、データサイエンティストのあり方の
一手段としてめちゃめちゃ有用だっていうことを、
この数ヶ月でめちゃめちゃ実感してる。
あーめっちゃいいっすね。
なんか貢献してますね、その社会の発展に。
ね、思った思ったそれ。
俺貢献してると思ったよ。
そうなんですよね。
授業で教えられるのって、どうやってやるかみたいな方法論がメインじゃないですか。
うん。
で、それを学生のうちにこういうことができるんだっていうのを分かった上で、
じゃあそれどこに適応できるんだっけって言って、
学生たちが考えてくれて、
ビジネス作ったり、新しいサービス作ったりっていうところが、
この先出てくるとめちゃめちゃ今やってることの価値ってありますよね。
授業で教える価値って。
そうそうそうそう。
しかもさ、特に俺らの、俺ら学科も一緒じゃん。
学部も学科も一緒で、学年だけ違うだけだけど、
そうですね。
ゆうて2学年しか変わんないから、授業はほぼ一緒のものを受けてるわけよ。
同じ先生から受けてますね。
ってなってくるとさ、実務で働いてる人の話聞くことって、
1個くらいしかなくなかった?授業のコマとして。
1個、1個しかなかった。
なんちゃらとか。
そうだよね。
社会となんちゃらみたいな授業。
そうそうそう、物理と社会ね。
あー、そう、それそれ。
ちなみに俺それも授業持ってるんだけど、
そうなんだ。
それはどっちかっていうとキャリアの授業じゃん。
そうですね。
けどそもそも実務でやってる、プラス大学で勉強してること直結の実務の話してくる人ってほぼいないじゃん。
ないね。
っていうところがまず、やっぱ重要なんだなっていうのを最近すごい思ってる。
学生はそこに気づかず、ダリーなぐらいで聞いてるんですけどね。でも意味はあるんですよね。
だからこのポッドキャスト3回目で話したやつと、今回のも授業を受けてる子たちには絶対聞いてほしいなみたいな。
21:08
聞いてほしいっすね。だって学生から1人あれですよね、メール来てましたもんね。
ちゅにさんでしたっけ。
そうそうそう。紹介したよね。
どこかのエピソードでしたんですけど、あやって聞いてくれてる人がいるから頑張りたいっすね。
しかも驚きだったのは、続編というかまた違う角度で話をこの3ヶ月ぐらいで実感してることを話してるんだけど、
前回の話、もう学生向けで学生だけ聞いてくれりゃいいやと思ってたら、意外と大人聞いてくれてる。
しコメントも結構くれる、あれに関して。
だってタイトル、大学の授業のシラバス考えてみたみたいなタイトルでエピソード作ってましたもんね。
絶対大人興味ねえじゃんって思ったけど。
意外とね。
嬉しいことに。
それが実際に現場の中で、俺が3ヶ月ぐらいいろんな仕事させてもらってる中で実感した一個例だね。
それが俺が持とうと思ってる授業のうちの、去年は開催しなかったけど、副学長をやってる先生に
もう一コマ組んないですかって言って、ブロックチェーンの分析を挟ませてもらったところが本当に良かったなと思ってるのが一個。
もう一個は、残りの2回はデータサイエンスとは何かっていう話と、AIを実際に触ってみましょうみたいな話のところで。
ここは結構前回も話したような気がするけど、
この3ヶ月で、俺の体験として変わった部分以外にも、やっぱ最初に言ったチャットGPTの出現ってえげつないわけじゃん。
えぐいっすね。
あれのおかげで、あれを活用してる学生も多分今めちゃめちゃいると思うの。
いそう。レポート作るのとか。
そうだよね。
だって海外とかだと論文作成、卒業の用の論文でもチャットGPT使用規制出てて。
でも分かんないよね、そんなんね。
ちゃんと仕組み作んないと分かんないっすよね。けど海外とかだったら今AI倫理規制めちゃ厳しくて、
AI使って作った生成物全部、これはAIが作りましたって入れないと。
法律で罰するみたいになってるから。
そこまでいってるんだ。
最近ヨーロッパの方で決まったし。日本ぐらいらしいっすよ、先進国で罰則ないの。
24:00
さすがだね。いやでも逆にチャンスだよね。
チャンスですね。
AIの最初の技術革新の波に乗り遅れた日本からすると、むしろそこの規制が入らないからえげつない使い方の進歩を見せる可能性があるからね。
そうですね。良くも悪くもですからね、規制するのは。
いいね、そうなんだ。
それこそ2回前のエピソードとかかな、チャットGPTどうやって使ってますか?みたいな質問に答えた時あったよね。
やりましたね。僕らはプログラムのバグのエラーの理由聞くとかそんな話した気がしますね。
もうまさにそれでさ、俺もう最近もっとやってもらっちゃってるわと思って。
何使ってんすか?
いやなんかPythonのプログラム組まなきゃいけないってなった時に、こっち使った方がめっちゃ上手くいきそうっていう新しいツールというかモジュールって呼ばれるPythonの機能を見つけて、
これいいなと思った時って今までってそのモジュールって呼ばれる機能のマニュアルみたいなのを見に行ってとか、
それを使ってる例みたいなやつを海外のサイトとかGitHubって呼ばれるコードいっぱい載ってるところとかに検索して探しに行って、
こうやって使うんだってやってたじゃん。
あれをやんなくなったもう。
めっちゃわかる。
もうこれ使えんじゃんってことは、チャットGPTに今まで書いてたコードをガチンって入れて、
これ今まで使ってた、これでうまくいってたけど、こっちのモジュールに全部書き換えてくれって言ったらOKみたいな。
すげー。
で出てきたやつを入れるとエラー出て、出んのよ絶対。
エラー出て、いやエラーっつって、I got an errorって言ってまたペチって貼って、やるとまた英語で全部バーって返してくれて。
っていうのを5回くらい繰り返すと、だんだんエラーメッセージの内容も俺もわかってくるから、いやこれ側いけないんだからデータのタイプ変えろよとか。
めちゃめちゃ上から言ってるじゃないですか。
ダメだよ、ちゃんと丁寧に喋ってますよ、当たり前じゃない。
出た、永遠に優しい男。
そう、間違い、俺もちゃんとだから、それで全部綺麗に出たらサンキューまでちゃんと打ってるから。
すごいですね、そんな。
確かにコードも作成してくれますもんね、チャットGPTは。
そうそうそう、それでやってるんだけど、大学の講義とかもある程度工夫しないとチャットGPTで全部出ちゃうわけじゃん。
27:05
はいはい。
っていうところを考えつつだけど、やっぱこのチャットGPTが確実に世間に浸透した、する前にシラバス作ってるから。
はいはい。
そこに対してどういう授業を作るかみたいなところを今ちょうど考えてる。
めっちゃむずいですね、だから課題を出しても学生がチャットGPTにその課題を入れて何かしら答え出されると困るって話なんですね。
でもいいんだけどね、だって俺がそれで仕事してるんだから、別にチャットGPTで試験をクリアするっていう能力を持ってるのは俺は大歓迎なんだけど。
どっちかっていうとその使い方を説明するとかはちょっと違うけど、そういうAIの技術がめちゃめちゃ発展していってる中で、どの部分を教えるのが一番いいのかなみたいな。
そういうところを悩んでるって感じ。
なるほど。
最初ね、シラバス作るときも一緒にやってる先生とチャットGPTって入れよっかみたいな。
引きやりそうじゃんみたいな。
ってなろうと思ったんだけど、技術進歩のスピードが怖すぎて書かなかった。
そうですよね。名前が変わってるかもしれないですよね。
そうそうそうそう。うわーシラバスにチャットGPTとか書いてる。笑ったーみたいな。
間違いないな。
そう。っていうのがあるから書かずにだったんだけど、実際書いといてもよかったなと思うんだよね。今の状況を見れば。
まあそうですね。
そうだけど、じゃあその中でその裏にあるAI技術の在り方というか、っていうのはデータサイエンティストの在り方みたいなところと並列して喋れたら面白いかなっていうのは思ってる部分。
もう面白そうな授業じゃないですか。
そこがね、逆にこの3ヶ月あってよかったなっていう。
あー。そっか。逆を言えばこの3ヶ月で技術の進歩がえげつないって話ですよね。
いや怖いよマジで。怖すぎる。
うん。
もうさ、いつかなんか俺エピソードでやれればいいかなと思ってたけどさ、たっちゃん編集してくれてる時もさ、AIソフト使ってんでしょ?
AIソフト使ってますね。簡単なやつですけど、音声入れたら全部その音声の文字をバーっとテキスト化してくれて、そのテキストをさらにAIがサマリー作ってくれたり。
あれサマリーFMだっけ?
あーそうです。サマリーFMです。
スタンドFMが作ったやつでしょ?
あーそうですそうです。
めちゃめちゃ優秀。
僕の友達のコンさんがやってる、ポッドキャストができるまでっていう番組に、あれだってコンさんから知ったよね?
30:07
コンさんのツイートを見て、うわめっちゃ便利って思って確か使った気がする。
でそれでツイッターとかでベタボメしすぎて、スタンドFMの開発の人から連絡きて収録してたこの間一緒に。
あ、そうだったんですね。
そうそうそう。だからたっちゃんも言った方がいいよ。
あーもう超使ってますって言ったらスタンドFMの人来てくれるかもしれない。
めっちゃいいな。でも確かコメントかなんかしたらリプは来ましたね。リプなんかいいのか忘れたけど。便利。
もうね、ポッドキャスター結構使ってんじゃないかな。
俺はさ、編集自分のやつでしないから、あるなーって程だったけど、すげーってたっちゃんに聞いてからは、使い方だけは一回ちゃんとやった。
めっちゃ簡単だから誰でも使えますよねあれは。
すげーって思って。
いや本当ですよ。一応これビデオポッドキャストだから、そのために字幕を入れてるんですよ。
意外とね、もうちょい見てほしいよね。
まあそうね、でもこの変わり映えのない画面を見続けるのはしんどいのかな。
確かにそれは。なんかYouTubeとかも画面見てないユーザー3割とからしいよ。
そうなんすか?
一応ちゃんとほらYouTube頑張って僕上げてますよの話もしとかないと。
そうですね。一応毎エピソードはYouTubeに上がってるから、見ようと思ったら誰でも見れるので。
動画として見るんだったらむしろYouTubeの方が見やすいまである?
そうかもしれないですね。スポティファイだってスポティファイは無料ユーザー、スポティファイの有料ユーザーとかYouTubeの有料ユーザーとかあるから、どちらかで有料だったら多分バックグラウンド再生もできるし、色々と便利だったりしますよねきっと。
まあとにかく聞いてくれれば何でもいいよって話なんだろうけど。
何でもいいっすね。どこでもいいっすね。
見たらいいねとコメントをもししてくれたらめっちゃ嬉しいって感じですね。
いいよね。最近コメントも色々つけてくれるからめっちゃ嬉しいなと思ってるんだけど、このポッドキャストさん。
めっちゃ嬉しい。
まあその授業の話とかに戻ると、激動すぎて去年の、あ、そうこれね学生に言っとこう。去年の映像と変わる部分多分結構ある。
そういうことか。
先輩のもらっても多分点数落ちるからやめた方がいいよっていう。
これはなんかその、俺が学生の時だったらマジでムカつくんだけど、そんなことする講師のやつ。
今話したこの3ヶ月の体験と、別に俺が体験してるしてない関係なく、そもそもの時代の流れのせいで、去年と同じことができることとできないことがある。
33:13
去年使ってた感情分析のAIのオープンソースも、チャットGPTとかオープンAIの他の機能をたくさんつけるからって言って、容量無駄だからって言って消されちゃったの。
なるほど。
おい!と思って俺がせっかく作って、サンプルコードとしてちゃんと授業の作ってたのに、去年の後期かな。
去年の後期、授業で最後俺が課題出す、数週間前にクローズされて。
うお、きつ。
いやーと思って。
これがある業界ですよね。
そうそうそうそう。
しかもその日に言われたらさ、作り替える時間もなくて。
確かにね。
だからそれがあったりしたから、去年の課題は申し訳ないけど使えないクソ講師をやらせていただいております。
やだよねー。俺だったら超やだもん。
いや最悪っすね、そんな楽端ではないっすよもうそれは。
同じコード出せばいいんじゃなかったの?みたいな。
いや分かる。過去文使えないやつですよね。めっちゃムカつくわあれ。
でもまあその分実ムカ目線みたいなのも割と強めにして話してるから、楽しんでもらえるんではないかなと思ってるって感じかな。
1500人もいるからってところをね。
そうね、考えた上で課題提出したほうがいいっすよね。
やめろよ、大学の先生聞くんだから。
そうか。
俺の契約更新に関わるだろ。
逆にこっちもAI使えますからね、そう考えたら。1500人どう裁くかってなった時に。
そうね、使うだろうね絶対。
そうっすよ。
俺にはチャットGPTが付いてるから。
チャットGPTでチャットGPTの戦いになる。
いや可能性ある。
AI戦争。
先生も学生も開催せずに、ただチャットGPTの授業じゃないですか。
でも俺毎回お礼してるから、俺に多分ついてくるみんな。
マジ変えてほしい。態度の悪いAIユーザーに対して原点をしてくるAIを搭載してほしい。
AIが人間のスコアリングスか。
うわ嫌だ。
すぐ倫理規制に引っかかりますよ。
まあそうだろうね。
36:00
そういう軽くまとめみたいなのに入ると、このポッドキャストの第3回で話した時は結構オーバービューみたいな話をしてたんだけど、
それに加えてこんな授業やろうと思ってるんだよね。面白そうじゃない?って言ってたけど、その頃から2ヶ月3ヶ月で世界が変わりすぎたので、
今聞いて面白いけど、半年後はまた自分で勉強しないとかなっていうような内容も一部入ってくるかもしれない。
けどその分世の中の需要っていうのを実感した上で喋るから、楽しみにしておいてくださいっていう感じかな。
いいね。
ていうことも伝えたいですよね。世の中がこんだけ早く変わるんだってところも。
いやそう早すぎる。マジで早すぎる。
まさにあれですね。シンギュラリティ的な話ですよね。
この技術の進歩が。
シンギュラリティ5の人ってどうすんだろうね。
もうついていけないですよね。何にも。
どうなんだろう。マジで怖いよね。
だからもう規制規制なんですよ。AIが暴れ始めるっていうところでの。
イーロン・マスクがAI発展がやばい。みんな一旦抑えろって言ってたのに、きっとそのうちAIを散々稼働させるために使う半導体みたいなのを買い占めてるみたいな。裏で。
そうなのかもしれないね。確かに。
とかっていう話を、どこまで本当の話かわかんないけど。そんな話もあったし。きっと相当変わる。
これ一番嫌なのが、後期もあんのよ。大学の授業。で、同じ授業なの。
変わる可能性あるよね。
もう学生も先生もどちらも泣かせてきますね。
そうそうそうそう。本当だよね。
もうさ、スタンフォードのやつですらさ、先生が変わっても同じ資料使ってるのにさ。
言ったよね、この間ね、それね。
言ってましたね。
最近スタンフォードの授業見なきゃいけない時あって、見てるけど、昔喋ってる変なおっさんと今は喋ってるなんか若いメガネのザリ系みたいなお兄ちゃん。
同じ資料使ってるなと思って。
のに世の中は進歩していくせいで、変えなきゃいけないとこは変えなきゃいけないみたいな。
いや難しいとこっすよね。そのなんか普遍なものと変わるものってあるじゃないですか。
あーそうね。
学術的にもう絶対的に原理原則は変わらないんだけど、その原理原則を使って出来上がってくるものってやっぱりどんどん進化していくから。
39:06
だからこういうAIとかデータサイエンスの授業はなお変わっていく側の話だから。
そのスタンフォードの授業も結構AIの波というか、AIがメインストリームとして食い始めている領域だったりするのよ。
そうなってきてるから、俺が今受けてるのは2018年の授業まで遡んないと全部基礎の話は聞けない。
おーそういうことか。
だからスタンフォードの授業もその半分ぐらいか3分の1か半分ぐらいは最新のところにアップデートしながら、
今の技術でこれをここまでAIで代替できるとか、AI使うとここまで先がわかるみたいな話とかが導入されてってるって感じなのね。
あーそうですよね。変わるとこ変わらないとこあるな。
そこのバランスだよね。
で今その全部ベーシックまで聞こうとすると、昔のアーカイブに戻んないと聞けないみたいな。
そうだよな。
UDEMYとかもどんどん継ぎ上げ継ぎ上げで元々あった素材が切り替わってアップデートされてるとかありますよね。
途中でいきなり音質と画質変わるのね。こいつ売れたんだろう、こいつ前回の教材めっちゃ売れたんだろうなーみたいな。
そっかそっかそういうことでもあるのか。
マイク変えてるわと思った。
やりますよね。
でまあだからどういうところを授業に導入していくかっていうところは、シラバスには確実にそういうようには作るけど、
ちょっと楽しみにしておいてほしいっていうところかな。
とにかくじゃあ声を大にして言いたいのは、ブロックチェーンの分析を大学でちゃんと単位でる授業で教えてるのは多分俺だけでしょ。
第3回目と同じこと言ってましたね。
これから1年はね、これでちょっと食っていこうかなと思って。
イベントというか登壇したやつでも人気あるって話だし。
需要はあるからね。
その需要とかの話はおいおいポッドキャストでもしていこうかなとは。
ちょくちょく紹介してるじゃん。Web3のサービス分析したらこうだったみたいな。
っていうのがあるから、もうちょっと汎用的な話とかもしてもいいのかなみたいな。
こういう分析したらこういうことができるっぽいねみたいな話とかしていければいいんじゃないでしょうかというところで。
僕らアップデートしていきましょう。
それでいきましょう。
じゃあ今回はこんな感じですかね。
ありがとうございました。面白かったですね。
ということで次回、初ゲスト。
しかもねこれは大物ですよ。
42:02
ワクワク。
シロガネ工業FMっていうブレインパッドっていう会社がやってる。
ブレインパッドデータ分析、データサイエンティストの専門集団なんだけど。
そのブレインパッドっていうところが会社でやっているポッドキャスト。
シロガネ工業FM。僕よりポッドキャスト先輩ですね。
を立ち上げた吉田さんに来ていただこうと。
めちゃめちゃ大物ですよ。
超大物でしょ。もうデータ分析でポッドキャストと言えばよ。
そうっすよ。第一人者っすよ。
し、ブレインパッドっていう今やデータサイエンストップクラスの会社で
8年も、8年前からいたってことは相当だから。
データサイエンスの創名期、黎明期っていうのか。
データサイエンスの黎明期からそういうデータサイエンティストとして活動して
なのでデータサイエンスの歴史とかもやっぱめちゃめちゃ知ってるわけよね。
技術の変遷とか。
詳しいですよね。
ビジネス応用がこれまでどうやって展開されてきたかとか。
をちょっといろいろ伺いながらお届けしていこうっていうところで
俺ね一発目のゲストは吉田さんって決めてたのよ。
いやー楽しみだな。
立ち上げるぐらいの時から
もうちょっといい感じのタイミングでゲスト出てくんないすかって言ってたら
とうとう叶ってくると。
その時が来たと。
聞いてるか聞いてないか分かんないけど出てもいいとは思ってくれた番組だということで。
嬉しいな。いろいろ聞こう。
大先輩にいろいろ聞きながら
データサイエンティストトークを繰り広げていけたらいいんじゃないかなと思います。
楽しみですね。
ということで今回は以上にしていきたいと思います。
次回も楽しみにしておいてください。
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ではまた。バイバイ。
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